大数据的“平民化”、“流动化”、“商业化”推动企业升级与转型
CSDN 出品的《2018-2019 中国人工智能产业路线图》V2.0 版已经重磅面世！
V1.0 版发布以来，我们有幸得到了诸多读者朋友及行业专家的鼎力支持，在此表示由衷感谢。此次 V2.0 版路线图进行了新一轮大升级，内容包括 3 大 AI 前沿产业趋势分析，10 余位 AI 特邀专家的深度技术分析，15 家一线互联网企业的 AI 实力大巡展，以及 20 个 AI 优秀应用案例，力求为读者呈现更全面的中国人工智能产业发展概况和趋势判断。
此为 V2.0 版此系列的第 9 篇，作者为 CSDN 特邀 AI 专家——郭炜，易观CTO。（回顾：第 1、2、3、4、5、6、7、8 篇）
作者简介：郭炜 易观 CTO
负责构建易观技术团队、完成易观大数据采集、平台、数据挖掘等技术架构与体系。毕业于北京大学，曾任联想研究院大数据总监、万达电商数据部总经理。对大数据前沿领域研究，包括视频、智能 WIFI 等大数据软硬数据一体技术有独特的见解。
大数据在2018年已经进入下半场，大数据已经从一味求大，升级为需要在企业中实现数据驱动的业务闭环，通过大数据的流动化、平民化和商业化让大数据成为帮助企业数字化升级与转型的重要引擎。
2018 年，大数据的量级与复杂度都在持续增加
2018 年，全球数据存储量已超过 31Zb，预计 2020 年会超过 40 Zb，同时数据沉积的增速也在不断增加。此外，非结构化数据种类持续增加、IOT 设备、工业联网的数据占比持续增加，让我们不能忽视的还有大数据复杂度的持续增加。
同时，2018 年这一年里，我们也看到了一些让人激动和兴奋的变化。
2018 年，大数据越来越“平民化”、“流动化”、“商业化”
▌“数据平民化“越来越得到重视。
大数据不再是数据科学家的特权，通过各种各样的计算引擎、计算工具，更多的分析人员可以使用大数据做分析。
▌大数据的“流动化”。
大数据只是存下来已经不能满足需要，大数据的 ROI 会重新被考量，不被有效利用的大数据会被逐步删除掉。从大数据产生者迅速流动到消费者直接产生价值成为趋势，只保留大数据而未经验证有效应用的数据会被删除。
大数据的“商业化”。大数据工具、分析、服务收费越来越受到市场认可。大数据起源于开源，但是随着技术的成熟，大数据开始深入商业场景，包括风控分析、用户推荐、营销闭环等等。以纯技术起家的大数据融入商业场景后，开始产生独特的商业价值，更多的企业开始为大数据服务付费。
▌大数据的“小数据化”助力企业升级
大数据和小数据是在不同维度的定义。人类更容易理解的是小数据，但是小数据往往是通过大数据加工而成。2018 年，一个明显的趋势是把过去难以让人理解的大数据，通过各种计算引擎、模型变为人可以理解的小数据，指导运营人员、市场人员和决策者更好的运营公司。在未来的一段时间“数据平民化”的趋势还是势不可挡，大数据也不会成为少数数据科学家的独享特权，通过大数据的“小数据化”，让更多的人理解数据、使用数据，从而让企业升级为数据驱动的企业。小数据无法取代大数据，而大数据也无法取代小数据。
大数据是企业数字化落地的重要基础组件
大数据是企业数字化的落地中的重要基础组件。随着 IOT 深入、AI 人脸识别技术的提升，越来越多原先无法采集的线下数据、工业制造数据开始爆发，其关键影响因素如下：
▌丰富、高质量的数据源：世界数字化进程进一步提升，IOT、工业大数据给大数据提供了更加丰富广阔的数据源。
▌精准的算法：获取了繁多复杂的数据，通过人工智能、统计学、数据处理计算，生成有效可使用的数据结果，在以上过程中，算法起到决定性的作用。
▌数据驱动的商业场景：所有的数据、技术都是为商业结果服务的。在企业运营开源、节流、提效、避险等应用中，更多的行之有效的商业场景也是大数据发展的关键要素。
▌大数据技术：底层的大数据技术的发展，可以减少企业使用大数据的门槛和 TCO（Total Cost of Ownership）；提高大数据的实时性可以更加有效地将大数据普及给更多的企业。
在未来，大数据与小数据的结合会进一步实现大数据的平民化，让更多企业中的用户可以使用过去高高在上的大数据分析，让企业大数据不再停留在口头上而是在实现企业的业务闭环当中；通过大数据的流动化，企业拥有的不再是大数据的 “数字沼泽”而是IOTA架构流动的“数据河”；同时更多的大数据企业贡献自己的技术、解决方案帮助整个大数据行业不断成长。最终，让大数据真正成为企业数字化转型中重要引擎，给每一个企业一颗数字的心。
——【完】——
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